NVIDIA GB10 Superchip og Nvidia GB300 er begge kraftige AI-fokuserte prosessorer, men de tjener forskjellige formål og har distinkte minnebåndbreddefunksjoner.
Nvidia GB10 Superchip
GB10 Superchip, brukt i enheter som NVIDIA DGX Spark og Asus Ascent GX10, har et enhetlig sammenhengende minnesystem med 128 GB 256-bit LPDDR5X-minne. Denne konfigurasjonen gir en minnebåndbredde på 273 GB/s [1] [4]. GB10 bruker NVIDIA NVLINK-C2C Interconnect-teknologi, som tilbyr en CPU+GPU-koherent minnemodell med fem ganger båndbredden til PCIE 5.0 [1] [7]. Denne arkitekturen er optimalisert for kompakte AI-applikasjoner med høy ytelse, og støtter opptil 200 milliarder parametermodeller med effektiv databehandling og inferencing i sanntid [4] [7].
NVIDIA GB300
I kontrast er NVIDIA GB300 designet for high-end AI Computing og Data Center-applikasjoner. Det kan skilte med en betydelig høyere minnekapasitet og båndbredde, med 288 GB HBM3E -minne med en imponerende båndbredde på opptil 8 tb/s [2] [3] [9]. Denne betydelige økningen i minnebåndbredden er avgjørende for å håndtere store datasett og komplekse AI-modeller, noe som muliggjør raskere prosessering og redusert latens i sanntids AI-operasjoner [9]. GB300 inkluderer også avanserte nettverksfunksjoner, for eksempel Connectx-8 NIC, som dobler båndbredden sammenlignet med forgjengeren, og støtter større batchstørrelser og utvidede sekvenslengder [3] [9].
Sammenligning
Mens GB10 Superchip tilbyr en robust minnebåndbredde som er egnet for lokal AI-utvikling og mindre-skala AI-modeller, er GB300 designet for mye større AI-arbeidsmengder og datasentermiljøer. GB300s minnebåndbredde er betydelig høyere, noe som gjør det mer egnet for applikasjoner som krever massiv databehandling og høyhastighetsdataoverføring. Oppsummert gir GB300 en mye høyere minnebåndbredde sammenlignet med GB10, noe som gjenspeiler fokuset på storskala AI-databehandling og datasenterapplikasjoner.
Sitasjoner:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered-th-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-nvidia-ai-per-per-port-core---armv9-soc-with-1000-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-fit-by-by-nvidia-gb10-2-core-mv9-soc-with-1000
[2] https://siliconangle.com/2024/12/26/leaks-reveal-beefed-spesifications-nvidias-next-gen-gb300-ai-server/
[3] https://longportapp.com/no/news/223389830
[4] https://meta-quantum.today/?p=3460
[5] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb300-nvl72/
[6] https://www.theregister.com/amp/2025/03/18/GTC_FRAME_NVIDIAS_BUDGET_BLACKWELL/
[7] https://www.techpowerup.com/334249/asus-unveils-new-cent-gx10-mini-pc-powered-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip
[8] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gb-hbm3e-memory-1400-w-tdp
[9] https://drrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-edefining-ai-datamance
[10] https://semianalysis.com/2024/12/25/nvidias-christmas-present-gb300-b300-reasoning-inferens-azon-memory-supply-chain/